基于改進(jìn)的YOLOv8n瓷磚缺陷檢測(cè)與分類方法
摘要: 目前瓷磚表面的缺陷檢測(cè)多數(shù)仍是由人工完成,生產(chǎn)效率低下,檢測(cè)精度較低。為了解決以上問題,提出一種基于融入動(dòng)態(tài)蛇形卷積和注意力機(jī)制的YOLOv8n瓷磚缺陷檢測(cè)與分類方法。該方法首先在YOLOv8n模型主干網(wǎng)絡(luò)和頸部網(wǎng)絡(luò)中使用C2F-DSConv替換原來的C2F以增強(qiáng)對(duì)劃痕缺陷特征的提取。其次,在模型中增加CBAM注意力模塊以使模型能夠更有效地從圖像中學(xué)習(xí)到有用的特征,從而改善模型... (共10頁)
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